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最近の知財高裁判決により、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されてきています。 それに比べて、食品用途発明では、そのハードルは低いと感じています。 医薬品と食品の用途発明の共通点と相違点を、生成AIに、分かりやすく整理して説明するよう指示して報告させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Pharmaceutical Use Inventions and Food Use Inventions Recent rulings by the Intellectual Property High Court have once again highlighted the high hurdle in denying inventive step when the claimed use of a pharmaceutical invention is new. In comparison, I feel that this hurdle is lower in the case of food-use inventions. I instructed generative AI to clearly organize and explain the similarities and differences between pharmaceutical use inventions and food use inventions, and had it report the findings. Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual circumstances and may contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing them.
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9月9日付けで知財実務情報Lab. 専門家チームの高石秀樹弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）がアップした「引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例」は、知財高判令和５年（行ケ）第１００９３号、第１００９４号【運動障害治療剤事件】＜宮坂裁判長＞についての解説で、医薬用途発明の用途が新しい場合に進歩性を否定することの高いハードルが改めて認識されたことが、関連裁判例の紹介も含めてわかりやすく示されています。 この判決について、生成AIに調査させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 引用発明が（医薬）用途発明と認められるためには、予備的な試験で参考程度のデータで有望な結果が得られているといったレベルでは足りないとした事例 2025.09.09 https://chizai-jj-lab.com/2025/09/09/0906-3/?hm_ct=0c1982f207277f6e47ffeb671f192e39&hm_cv=eec46f6a70652f34fd4998144fa02039&hm_cs=4753948456670b47f9c3b35.87810436&hm_mid=m1466&hm_id=m1466&hm_h=a24.hm-f.jp Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023 – Use Inventions On September 9, attorney-at-law and patent attorney Hideki Takaishi (Nakamura & Partners) from the IP Practice Information Lab. Expert Team posted an article titled: “A case holding that for a cited invention to be recognized as a (pharmaceutical) use invention, it is insufficient that only preliminary tests provide merely reference-level data showing promising results.” This article is a commentary on the Intellectual Property High Court’s decision in Case Nos. 10093 and 10094 (Gyo-Ke), 2023, known as the Movement Disorder Therapeutic Agent Case (presided over by Judge Miyasaka). The commentary clearly illustrates—along with references to related precedents—that when the claimed use of a pharmaceutical use invention is novel, the hurdle for denying inventive step is quite high. I had generative AI investigate this judgment. Please note that the results of the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information, may not necessarily reflect the actual circumstances, and may include errors. Kindly keep this in mind when referring to them. 日本のエンターテイメント・メディア市場は、2024年の1151.6億ドルから2035年には3001.7億ドルへと成長が見込まれる巨大市場で、日本のエンターテイメント業界では、生成AIの活用が急速に拡大しています。 エンタメ業界におけるIP創造への生成AIの活用状況を、生成AIに調査分析させました。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Utilization of Generative AI for IP Creation in the Entertainment Industry Japan’s entertainment and media market is a massive one, projected to grow from USD 115.16 billion in 2024 to USD 300.17 billion by 2035. Within Japan’s entertainment industry, the use of generative AI is rapidly expanding. I asked generative AI to investigate and analyze the current state of its utilization for IP creation in the entertainment industry. Please note that the findings are based solely on publicly available information, and they do not necessarily reflect actual circumstances; inaccuracies may also be included. Kindly keep this in mind when reviewing. 生成AIは、日本企業の研究開発（R&D）領域で「知の探索・設計・検証・実装」を一気通貫で加速しています。自動車では分散学習とエッジ実装、材料ではMI（マテリアルズ・インフォマティクス）と基盤モデルの統合、医療・製薬では非構造化データの構造化と治験プロセス最適化が目に見える成果を生み始めています。 こうした日本企業の研究開発（R&D）領域における生成AIの活用について、生成AIに深掘りさせました。 Utilization of Generative AI in the R&D Domain of Japanese Companies Generative AI is accelerating the seamless cycle of “knowledge exploration, design, verification, and implementation” in the research and development (R&D) domains of Japanese companies. In the automotive sector, it is driving advances in distributed learning and edge implementation; in materials, it is enabling integration of MI (Materials Informatics) with foundation models; and in healthcare and pharmaceuticals, it is producing tangible results by structuring unstructured data and optimizing clinical trial processes. On this topic of generative AI utilization in the R&D domains of Japanese companies, I had generative AI conduct a deep dive. 研究開発において、膨大な先行文献を収集し、徹底的に読み込み、理詰めで考え続けると、既存の発想から抜け出しにくくなることがあります。そのため、かつて「先行文献は読むな。自分の頭で徹底的に考えろ」と言われたこともありました。 しかし私自身は、先行文献をできる限り集めて読み込んだうえで、一度頭の中で“忘れ”、そこから自分の思考を突き詰めていく方法が良いと考えています。 とりわけ、従来とはまったく異なる発想が求められる場面では、生成AIのハルシネーションが非常に役立ちます。私は生成AIを、正確性よりも“異なる発想の刺激”を得るために活用しています。そのため、ハルシネーションを抑制しすぎた生成AIに対しては、正直なところ失望に近い感情を抱くことすらあります。 先日読んだ「間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする」という文章には深く共鳴しました。最先端の「タンパク質デザインモデル開発競争」で実際に起きていることを知り、なるほどと納得した次第です。 間違いは創造の燃料～ハルシネーションがAIをイノベーティブにする https://note.com/kusuura/n/n8af3722c8fd6 タンパク質デザインモデル開発競争（８月２７日 Nature オンライン掲載論文） https://aasj.jp/news/watch/27405 AlphaFold2系は、進化で生じた配列の情報を利用できる利点がある反面、新しい配列を設計する際に既存のタンパク質から離れにくいという制約があった。そこで開発されたのが、hallucinationと呼ばれる手法である。これは、自然界に存在しないランダムな配列を入力し、不正確な構造をあえて生成させることで、全く新しい配列を探索・最適化する方法だ。この戦略をAlphaFold2 multimerと組み合わせることで、拡散モデルに頼らずとも効率よくタンパク質を設計できる可能性が開かれている。 One-shot design of functional protein binders with BindCraft https://www.nature.com/articles/s41586-025-09429-6 Hallucination Methods as the Key to Winning the Development Race In research and development, when one collects a massive amount of prior literature, reads it thoroughly, and continues reasoning logically, it can sometimes become difficult to break away from existing ideas. For that reason, I was once told, “Don’t read prior literature. Think thoroughly with your own head.” However, my own approach is to gather and study as much prior literature as possible, then deliberately “forget” it in my mind, and from there push my own thinking to the limit. In particular, in situations where ideas completely different from the conventional are required, the hallucinations of generative AI are extremely useful. I use generative AI not so much for accuracy, but rather as a source of stimuli for different ideas. Because of this, I must admit that I sometimes feel almost disappointed with generative AI that suppresses hallucinations too much. I recently read an article titled “Mistakes Are the Fuel of Creation – How Hallucinations Make AI Innovative,” and I resonated deeply with it. Learning what is actually happening in the cutting-edge “protein design model development race,” I found myself nodding in agreement. 9月4日付けの「エンベダ・バイオサイエンス社は、アトピー性皮膚炎や喘息などの治療薬を製造するために、昨年3億ドルを調達した。」という記事に触発され、エンベダ・バイオサイエンス社、及び、AI創薬主要企業の知財戦略について、生成AIに調査させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 A drug discovery startup banks $150M for immune and obesity drugs Enveda Biosciences has raised $300 million over the last year to make drugs to treat atopic dermatitis, asthma and more. Published Sept. 4, 2025 https://www.biopharmadive.com/news/enveda-series-d-immune-obesity-dolsten-board/759080/ 創薬スタートアップ企業が免疫薬と肥満薬のために1億5000万ドルを調達 エンベダ・バイオサイエンス社は、アトピー性皮膚炎や喘息などの治療薬を製造するために、昨年3億ドルを調達した。 IP Strategies of AI Drug Discovery Companies Inspired by the September 4 article stating that “Emveda Biosciences raised $300 million last year to develop treatments for atopic dermatitis and asthma,” I asked generative AI to investigate the intellectual property strategies of Emveda Biosciences and other major AI drug discovery companies. Please note that the results of the investigation and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect the actual situation and may contain inaccuracies. Kindly take this into account when reviewing the findings. 2025年8月22日に、三井物産戦略研究所が公表したレポート「特許分析で見る半導体の技術競争～揺らぐ国際協調と求められる知財戦略」のポイントは下記の通りです。 １．半導体は国家戦略の中核を担う「戦略資源」としての重要性を増しており、米中対立が技術連携や供網の維持に向けた国際的な協力に深刻な影響を及ぼしている。 ２．特許分析からは、米国企業が国際技術を積極的に参照するオープンイノベーション型、中国企業が内製化と国内市場重視の戦略を強めている構図が明らかとなった。 ３．各企業は、国際連携やライセンス活用を通じて技術力を高める必要があり、特許情報は提携先選定やリスク管理に不可欠な戦略ツールとなる。 この分析の妥当性を生成AIに検討させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 特許分析で見る半導体の技術競争～揺らぐ国際協調と求められる知財戦略 掲載日:2025-08-22(金) 発表元:三井物産戦略研究所 https://www.mitsui.com/mgssi/ja/report/detail/__icsFiles/afieldfile/2025/08/21/2508_ishiguro.pdf Semiconductor Technology Competition Through Patent Analysis: Shaken International Cooperation and the Need for IP Strategies On August 22, 2025, Mitsui & Co. Global Strategic Studies Institute released a report titled “Semiconductor Technology Competition Through Patent Analysis: Shaken International Cooperation and the Need for IP Strategies.” The main points are as follows:
Please note that the investigation and analysis results produced by generative AI are based solely on publicly available information. They do not necessarily reflect actual circumstances and may contain incorrect information. Therefore, please refer to them with this in mind. 令和６年（行ケ）第１００５３号特許取消決定取消請求事件（「木質ボード」事件）は、本件発明１が、甲１発明に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるとして、本件発明１についての特許を取り消した特許異議の決定が維持された事例で、争点は、 進歩性の判断の誤りです。 「木質ボード」事件判決は、従来の裁判例と比較して、進歩性の基準を明確に厳格に適用しているように感じたため、生成AIにDeep Researchさせてみました。 Gemini Deep Researcは、『「木質ボード」事件判決は、従来の裁判例と比較して、進歩性の基準を明確に厳格に適用していると結論付けられる。』としており、ChatGPT Deep Researchは『木質ボード事件の判断は全般に厳格ながらも現行の裁判所実務の延長線上にある』としていますので、ご参照ください。 令和７年２月２０日判決言渡 令和６年（行ケ）第１００５３号 特許取消決定取消請求事件 判 決 https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/878/093878_hanrei.pdf 特許 令和6年（行ケ）第10053号「木質ボード」 （知的財産高等裁判所 令和7年2月20日） 8月20日(水)配信 https://ipforce.jp/articles/soei-patent/hanketsu/2025-08-20-8258 Case No. Reiwa 6 (Gyo-Ke) 10053 – Determination of Inventive Step In the case Reiwa 6 (Gyo-Ke) No. 10053, a lawsuit seeking to revoke a decision to cancel a patent (the "Wood-Based Board" case), the issue was whether the decision regarding inventive step was incorrect. The court upheld the decision from the patent opposition proceedings that canceled the patent for Invention 1, on the grounds that a person skilled in the art could have easily arrived at the invention based on Prior Art Document 1. This "Wood-Based Board" judgment appeared to apply the standards for inventive step more clearly and strictly compared to past court rulings. To explore this further, I had it analyzed using generative AI with Deep Research functions. Gemini Deep Research concluded that "The 'Wood-Based Board' judgment applies the standards for inventive step more clearly and strictly compared to past court rulings." Meanwhile, ChatGPT Deep Research stated that "Although the judgment in the 'Wood-Based Board' case is strict overall, it remains within the framework of current court practices." Please refer to both for your consideration. 「もがくブラザー、自社株買いでも株価上がらず 投資家は効果見極め」という９月４日付けの日経新聞記事は、自社株買いを行うと大幅な株高となるという状況が一律には成り立たなくなっており、投資家は成長投資により注目してきていることを示しているようです。 ブラザーの自社株買いについて、生成AIに深掘りさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 もがくブラザー、自社株買いでも株価上がらず 投資家は効果見極め 2025年9月4日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB215YG0R20C25A8000000/ Brother’s Stock Price and Share Buybacks An article in the Nikkei dated September 4, titled “Struggling Brother: Share Buybacks Fail to Lift Stock Price as Investors Weigh Their Effectiveness,” suggests that share buybacks no longer consistently lead to significant stock price increases. Instead, investors are increasingly focusing on growth-oriented investments. I used generative AI to further analyze Brother’s share buyback program. Please note that the AI's research and analysis are based solely on publicly available information. They may not accurately reflect the actual situation and could include incorrect information. Please keep this in mind when reviewing the findings. 「とっきょ特別号 2025年9月3日発行号」で、「鹿島建設の社外連携に見る未来を見据えた建設業の知財のあり方」が取りあげられています。また、鹿島建設は、令和7年度「知財功労賞」において「大阪・関西万博特別賞」を受賞しています。 この鹿島建設の知財戦略について、生成AIにDeep Researchさせました。 とっきょ 特別号 2025年9月3日発行号 Interview01 鹿島建設株式会社 鹿島建設の社外連携に見る 未来を見据えた建設業の知財のあり方 https://www.jpo.go.jp/news/koho/kohoshi/special/01_page1.html 令和7年度「知財功労賞」において「大阪・関西万博特別賞」を受賞 https://www.kajima.co.jp/news/info/20250423.html Kajima Corporation's Intellectual Property Strategy The September 3, 2025 special issue of "Tokkyo" features an article titled "The Future of Intellectual Property in the Construction Industry: Insights from Kajima Corporation’s External Collaborations." Kajima Corporation has also received the "Osaka-Kansai Expo Special Award" in the FY2025 "Intellectual Property Achievement Awards." I conducted deep research using generative AI on Kajima’s intellectual property strategy. Paragraph. 編集するにはここをクリック.9月３日 企業における営業秘密管理に関する実態調査2024
情報処理推進機構（IPA）は8月29日、「企業における営業秘密管理に関する実態調査2024」報告書を公開しました。この調査は、2024年度における国内企業での営業秘密の漏えい発生状況や管理実態、対策などの実態把握を目的としてアンケートを行ったものです。 業務における生成AIの利用について、何らかのルールを定めている割合は52.0%。ルールを定めるとした中では、「生成AIを利用してよい」割合が25.8%、「生成AIを利用してはならない」割合が26.2％と、生成AI利用の許可・禁止が相半ばしているということです。 知財推進計画2025では、KPIとして、「日本企業の AI の利活用率を概ね 100%まで高める。」としていますので、今後利用率は上がると考えられますが、KPIのハードルは高そうです。 企業の営業秘密の漏えいが大幅に拡大--IPA調査 9/1(月) https://news.yahoo.co.jp/articles/5ddc04b4900f7d5de7c55a78f3a369c5e98ac404 IPA、「企業における営業秘密管理に関する実態調査2024」報告書を公開 2025年9月1日 https://security-insight.jp/2025/09/01/3139/ Survey on the Actual State of Trade Secret Management in Companies 2024 On August 29, the Information-technology Promotion Agency (IPA) released the report “Survey on the Actual State of Trade Secret Management in Companies 2024.” This survey, conducted through questionnaires, aimed to capture the actual situation regarding the occurrence of trade secret leaks, management practices, and countermeasures in domestic companies during fiscal year 2024. Regarding the use of generative AI in business operations, 52.0% of companies reported that they have established some form of rules. Among those that set rules, 25.8% allow the use of generative AI, while 26.2% prohibit it, indicating that permissions and prohibitions on generative AI use are almost evenly split. In the Intellectual Property Promotion Plan 2025, one of the KPIs is “to increase the utilization rate of AI in Japanese companies to approximately 100%.” While usage rates are expected to rise in the future, achieving this KPI appears to be a high hurdle. Paragraph. 編集するにはここをクリック.９月３日 生成ＡＩを特許調査に活用する方法（４）検索式の作成
知財実務情報Ｌａｂ．専門家チームの角渕由英弁理士・博士（理学）（弁理士法人レクシード・テックパートナー、特許検索競技大会委員長）の「生成ＡＩを特許調査に活用する方法（４）検索式の作成」という記事が９月２日アップロードされました。 本格的に特許調査を行うときには、実に様々なことを想定しているということがわかると思います。 生成ＡＩを特許調査に活用する方法（４）検索式の作成 2025.09.02 https://chizai-jj-lab.com/2025/09/02/0829-3/ 生成ＡＩを特許調査に活用する方法（３）調査対象の特定 https://chizai-jj-lab.com/2025/07/01/0628-3/ 生成ＡＩを特許調査に活用する方法（２）概論 https://chizai-jj-lab.com/2025/05/27/0525/ 生成ＡＩを特許調査に活用する方法（１）生成AIを特許調査に活用する前提となる考え方 https://chizai-jj-lab.com/2025/05/13/0510-3/ How to Utilize Generative AI in Patent Searches (4): Creating Search Queries An article titled “How to Utilize Generative AI in Patent Searches (4): Creating Search Queries” by Dr. Yoshihide Tsunobuchi, Patent Attorney (Lexit Tech Partners Patent Firm, Chair of the Patent Search Competition Committee), was uploaded on September 2 by the Intellectual Property Practice Information Lab’s expert team. When conducting a full-scale patent search, you will realize that an exceptionally wide range of factors need to be taken into account. 『「稼げる大学」指針策定 経産・文科省、知財活用など後押し』という日経新聞の記事を生成AIに深堀させました。さらに、稼げる大学指針に関する評判、各方面の反応・コメントなど肯定的な見方、否定的な見方などをまとめさせました。 「稼げる大学」指針策定 経産・文科省、知財活用など後押し 2025年9月1日 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA220EZ0S5A820C2000000/ Formulation of “Revenue-Generating Universities” Guidelines I used generative AI to explore in depth a Nikkei article titled “Guidelines for ‘Revenue-Generating Universities’ — METI and MEXT to Support IP Utilization and More.” Additionally, I compiled public opinion and reactions from various sectors regarding the guidelines, including both positive and negative perspectives. パテント誌2023年 7月号「知財関係者の自叙伝」に続き、パテント誌2025年 7月号で、「知財関係者の自叙伝Part2」が紹介されました。知財関連の様々な出来事が登場し、興味深く拝読させていただきました。 パテント誌2025年 7月号 https://jpaa-patent.info/patent?year%5Byear%5D=2025&month%5Bmonth%5D=07 ＜知財関係者の自叙伝Part2＞ 服部 健一 米国弁護士 元知的財産高等裁判所長 設樂 隆一 弁護士 元知的財産高等裁判所長 清水 節 弁護士 元知的財産高等裁判所判事 三村 量一 弁護士 前知的財産高等裁判所長 大鷹 一郎 弁護士 末吉 亙 弁護士 東京科学大学 渡部 俊也 副学長（東京大学客員教授） 早稲田大学 鈴木 將文 教授 Autobiography of an IP Professional – Part 2 Following the July 2023 issue of Patent magazine, which featured "Autobiography of an IP Professional," the July 2025 issue introduces "Autobiography of an IP Professional – Part 2." It includes various intellectual property-related events, making for a fascinating read. Google NotebookLMの「動画解説」機能は、ユーザーが提供したソース（PDF、Googleドキュメント、YouTubeのURLなど）を基に、AIが自動で要点を抽出し、スライド形式の動画を作成するもので、特徴的なのは、スライドそれぞれにAIナレーションが付き、視覚と聴覚の両面から情報を伝える点です。
スライドも新たに作成されており、ナレーションも大胆に意訳されていますが、便利そうです。 NotebookLM のビデオ解説が日本語を含む 80 言語に対応 2025年 8月 26日 https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/notebooklm-80/ NotebookLMで「動画解説」が日本語を含む80以上の言語で提供開始 2025年8月26日 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2041840.html NotebookLM’s Video Explanation Feature Now Supports Japanese Google NotebookLM’s “video explanation” feature automatically generates slide-based videos using sources provided by the user (such as PDFs, Google Docs, or YouTube URLs). A unique point is that each slide comes with AI narration, allowing information to be conveyed both visually and audibly. The slides are newly created, and the narration is boldly paraphrased—but it looks quite useful. 2025年10月、スタンフォード大学が主催するオンライン学会「Agents4Science」が開催されます。この学会は、人工知能（AI）が研究の着想から論文執筆、査読、さらには口頭発表まで、科学研究プロセスのほぼ全てを担うという、前例のない形式を特徴としていて、物理学から医学まで科学の全分野を対象とし、投稿される論文はAIが筆頭著者であることが義務付けられているそうです。 筆頭著者はAI、査読、発表も——異色の学会、主催者に聞く 2025.08.26 https://www.technologyreview.jp/s/367619/meet-the-researcher-hosting-a-scientific-conference-by-and-for-ai/ A Unique Academic Conference Where AI Handles Research, Writing, and Peer Review In October 2025, Stanford University will host an online conference called "Agents4Science." This unprecedented event features a format in which artificial intelligence (AI) is responsible for nearly the entire scientific research process—from generating ideas and writing papers to peer review and even oral presentations. Covering all scientific fields from physics to medicine, the conference requires that all submitted papers list AI as the lead author. 不二製油は2025年8月27日に2025～2027年度を対象とした中期経営計画「United for Growth 2027」を発表しました。 この新中期経営計画「United for Growth 2027」の内容とそれに対する投資家・業界関係者・メディア・アナリストからの評価をDeep Researchに調査させ、この新中期経営計画「United for Growth 2027」により不二製油の知財戦略はどう変わるかをDeep Researchに予測させました。ご参考まで。 不二製油グループ中期経営計画（2025～2027年度）「United for Growth 2027」 https://www.fujioil.co.jp/ir/library/hosoku/ How will Fuji Oil’s IP strategy change under its new mid-term plan “United for Growth 2027”? On August 27, 2025, Fuji Oil announced its mid-term management plan “United for Growth 2027” covering fiscal years 2025 to 2027. Deep Research was tasked with analyzing the content of the new plan and gathering evaluations from investors, industry professionals, media, and analysts. Based on this, Deep Research also forecasted how Fuji Oil’s intellectual property strategy might change under the new plan. For your reference. 8月29日、令和8年度 特許特別会計概算要求が公表されました。 『無形資産の重要性が⾼まる中、イノベーション創出・稼ぐ⼒向上のためには、知財を戦略的に経営に活⽤していくことが重要。このため、特許庁が引き続き世界最速・最⾼品質の審査を提供するため、⽣成AIを活⽤しつつ、必要な体制確保やシステム整備に取り組む。・・・・』 と生成AIの活用が記載されていました。 この令和8年度 特許特別会計概算要求について、生成AIに深掘りさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 令和8年度 特許特別会計概算要求のポイント https://www.jpo.go.jp/system/laws/sesaku/yosan/document/yosanan/2026chizai_gaisanyoukyu.pdf 令和8年度経済産業省概算要求のPR資料一覧:特許特別会計 https://www.meti.go.jp/main/yosangaisan/fy2026/pr/pdf/pr_tokkyo.pdf Key Points of the FY2026 (Reiwa 8) Patent Special Account Budget Request On August 29, the budget request for the FY2026 Patent Special Account was released. “In a time when intangible assets are gaining importance, it is crucial to strategically leverage intellectual property in management to drive innovation and enhance earning power. To this end, the Japan Patent Office will continue to provide the world’s fastest and highest-quality examinations by utilizing generative AI, while also working to secure necessary resources and improve systems…” The document mentions the use of generative AI. I asked generative AI to delve deeper into this FY2026 Patent Special Account budget request. Please note that the investigation and analysis results by generative AI are based solely on publicly available information, and may not accurately reflect the actual situation. They may also contain incorrect information, so please review them with this in mind. 「記事の無断利用」と問題視された生成AIを用いた検索サービスを提供しているPerplexityが、メディアに収益を分配すると表明しました。原資に63億円を用意しているようです。 Perplexityについては報道機関の記事の無断利用が問題視されており、読売新聞社や日本経済新聞社、朝日新聞社が、今月、記事の無断利用の差し止めや損害賠償などを求めて提訴しました。 この問題について、、生成AIに深掘りさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 「記事の無断利用」問題視されたパープレキシティ、報道機関に６３億円分配を表明…新たな配信サービス参加で 8/27(水) https://news.yahoo.co.jp/articles/f3c24ce4de0cd723e4adee0604c6ac3f5502fc4d Perplexity Announces Revenue Sharing with Media Perplexity, a generative AI-powered search service criticized for "unauthorized use of news articles," has announced that it will share revenue with media organizations. It appears to have set aside 6.3 billion yen for this purpose. Perplexity has faced criticism for using news content without permission, prompting lawsuits this month from major Japanese news outlets including Yomiuri Shimbun, Nikkei, and Asahi Shimbun. The lawsuits seek injunctions and compensation for damages. This issue was further explored using generative AI. Please note that the investigation and analysis by generative AI are based solely on publicly available information and may not reflect the full reality. There may also be inaccuracies. 生成AIの学習に著書が無断で利用されたとして作家３人がAnthropicを著作権侵害で訴えた裁判で、両者が和解案に合意したということです。 この和解について、生成AIに深掘りさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 ＡＩ無断学習訴訟で和解 米アンソロピックと作家ら 2025年08月28日 https://www.jiji.com/jc/article?k=2025082800756&g=int Anthropic and Authors Reach Settlement in Copyright Infringement Lawsuit Three authors had filed a copyright infringement lawsuit against Anthropic, claiming that their published works were used without permission to train generative AI. It has now been reported that both parties have agreed to a settlement. I asked generative AI to explore the implications of this settlement in more detail. Please note that the findings and analysis provided by generative AI are based solely on publicly available information. They may not accurately reflect the actual situation and could contain inaccuracies. Please keep this in mind when reviewing the content. |
著者萬秀憲 アーカイブ
September 2025
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